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文章目录

• • 文章脉络
  • 第一部分：遗传算法的基础：向自然进化借智慧
  • • 1.1 生物进化论与遗传算法的对应关系
    • 1.2 遗传算法的特点与适用场景
  • 第二部分：遗传算法的核心工作原理：五大组件详解
  • • 2.1 编码：将解空间映射到基因空间
    • 2.2 适应度函数：衡量个体优劣的“裁判”
    • 2.3 选择操作：优胜劣汰的自然选择
    • 2.4 交叉操作：模拟基因重组
    • 2.5 变异操作：引入随机性变化
  • 第三部分：遗传算法的Python实现：从零开始编码
  • • 3.1 问题描述：求解一元函数最大值
    • 3.2 完整代码实现与逐行解析
    • 3.3 运行结果与分析
    • 3.4 关键参数讨论
  • 第四部分：遗传算法的进阶应用与展望
  • • 4.1 实战案例：机器学习模型权重的优化
    • 4.2 挑战与优化方向
    • 4.3 与其他优化算法的简要对比
  • 总结与展望